穿越時空，探尋人工智能發展史

編者按：人工智能是一門研究如何使用機器實現人類智能的學科。具體來說，人工智能旨在通過計算機或其它機器來實現對人類智能的模擬和實現，使機器具有感知、理解、判斷、推理、學習、識別、生成、交互等類人智能的能力，從而完成一系列復雜的任務和功能。人工智能的主要應用領域包括智能制造、醫療健康、智能交通與物流、個性化教育、智能客服、以及智慧城市管理，通過深度學習、計算機視覺、自然語言處理等技術，推動產業升級，提升社會運行效率，改善人們的生活質量與體驗。現在，讓我們一起來探尋人工智能的發展歷程吧！

圖靈測試：嚴格的機器智能探測器

故事的開頭，要追溯到1950年。那一年，一位叫圖靈的科學家在哲學雜志《心智》上發表論文《計算機器和智能》，提出著名的“圖靈測試”——如果一臺機器能夠通過電傳設備與人類展開對話，與它進行對話的人又不能辨別出它是機器還是人，那么就可以認為這臺機器具有智能。后來，圖靈又談到一個具體的想法：讓機器來冒充人，如果超過30%的裁判認為，和自己說話的是人，而非機器，就算作成功。

“圖靈測試”的目的是，判斷機器是否能出現與人類無法區分的智能行為。雖然圖靈并沒有在論文中提出“人工智能”這個概念，但是“圖靈測試”的理念為人工智能的誕生奠定了哲學基礎，因為他提出了一個劃時代的問題：“機器能思考嗎？”這一提問，引出了一個更大層面的哲學討論：什么是“智能”？

同學們，究竟“什么是智能”呢？這是一個非常重要的問題，因為它決定了人工智能的不同研究走向。大家先自行思考，我們一會兒再來談。

達特茅斯會議：人工智能正式成為一門學科

讓我們把目光再拉回到1956年的達特茅斯會議。這一年，在美國達特茅斯學院，學者們暢談如何利用問世不久的計算機來實現人類智能的問題。在會議的籌備期，美國數學博士約翰·麥卡錫建議用“Artificial Intelligence”來標識這個新興的學術領域，參會的學者都表示同意。自此，“人工智能”這個詞開始出現在公眾的視野中。

這個會議也標志著人工智能作為一門獨立學科的開始，科學家們滿懷熱情地投入研究，希望機器能夠模仿人類的邏輯推理、學習和解決問題的能力。此后，也掀起了人工智能的一次又一次浪潮。

剛才，我請同學們思考問題“什么是智能”，并且告訴大家這個問題很重要。為什么這樣說呢？因為在人工智能的發展過程中，由于學者們對“智能”的不同理解，逐漸形成了三個具有影響力的不同學派，它們分別是“符號主義”“聯結主義”和“行為主義”。

人工智能研究的三大學派

關于這三個學派的重要性，同學們可以這樣理解：如果說人工智能的世界是一座宏偉的城堡，那么這三大學派就是構建這座城堡的三大基石。我們一起來回顧一下吧！

符號主義，也被稱為“邏輯主義”，是最早形成的人工智能學派之一。他們相信智能的核心在于邏輯推理和知識的精準表達。他們認為智能活動的理論基礎是物理符號系統，認知的基元是符號，認知過程是符號模式的操作處理過程。在這個學派中，智能機器被看作是一位嚴謹的學者，通過解析和操作符號，例如數學公式和語言詞匯等來解決問題。

想象一下，當你走進一座古老的圖書館，滿架的書籍記錄著人類的智慧與邏輯。如同你在圖書館可以根據分類和索引找到書籍一樣，符號主義的人工智能通過構建復雜的規則和知識庫來模擬人類的思維過程，解答現實中遇到的問題。

聯結主義，又稱為“仿生學派”，他們認為智能并非來源于明確的邏輯規則或符號操作，而是源自大量神經元的并行、分布式的相互作用。因為人類大腦中的神經元通過電化學信號相互連接，形成了一個龐大的網絡。所以，聯結主義就主張人工智能的實現重點是要對生物神經系統尤其是大腦神經網絡工作方式進行模擬。聯結主義中最具有代表性的研究成果就是神經網絡。

把我們的大腦想象成一個繁忙的都市，城市里面住著無數勤勞的小信使，它們就是神經元。這些小信使們通過神經纖維不停地交換信息，緊密地進行交流與合作。聯結主義就像是研究這個城市如何運作，以及如何讓機器擁有類似智能的一門學問。

剛開始的時候，這個想法遇到了很多挑戰，因為要讓智能機器像我們的大腦一樣學習，需要解決如何調整數以億計的“通話線路”問題。后來，研究人員開發出了一種叫“反向傳播”的神奇算法，它就像城市規劃師，指導小信使們如何更高效地重新布線，極大地推動了神經網絡在解決復雜問題上的應用。

行為主義學派關注的是智能機器在環境中的行為表現，而不是它們內部的心理狀態或邏輯結構。在行為主義看來，智能并不神秘，它藏在每一次嘗試與調整中，藏在那些看似簡單卻無比有效的行動里。他們認為，智能不是靠思考或模擬大腦結構，而是通過直接與環境的互動進行學習和發展，智能不在于你知道多少，而在于你能用已知去應對多少未知。從中我們可以看出，行為主義強調的是一種“做中學”的智慧。也就是說，既然人類的學習是從每一次嘗試開始的，所以智能機器的行為模式和策略也可以在與世界的互動中逐步形成。

想象一下，行為主義者設計的智能機器像是一只在林間自由探索的小動物，通過不斷地嘗試和試錯，學會適應環境，找到食物，躲避危險。強化學習就是行為主義的代表性成果，它們通過讓智能機器在不斷的嘗試中優化行為策略，達成目標，來解決復雜決策問題。

雖然在初始階段，三大學派各自按照自己對“智能”的理解進行不同的探索，但在人工智能的發展中，符號主義、聯結主義和行為主義都起到了重要的作用。今天，這些學派的思想常常被融合使用，我們人類創造出了既懂邏輯又能自我學習，既能適應環境又可以有不同功能的各種智能機器。

人工智能的未來，是建立在以上這些智慧的研究之上，但也需要我們不斷持續探索、學習和發展。同學們，你們準備加入到這個探索的旅程中來嗎？